AI与加密技术的分层演化为何走向两种截然不同的路径

过去一年,无论是AI还是加密赛道都经历了高速迭代和架构演化。在这个过程中,一个相似的趋势引发了广泛讨论——L1-L2-L3的分层结构几乎同步出现在两个领域,但结果却大相径庭。

 

很多人批评以太坊Rollup-Centric的“层级套娃”战略貌似宣告失败,批评声中充满了对碎片化生态、流动性分裂和用户体验割裂的失望。然而耐人寻味的是,AI 赛道在几乎同样的架构逻辑下,却一步步推陈出新,从语言模型到推理模型再到AI Agent,完成了一次质的飞跃。

 

这不禁引人深思:为什么看似结构相同的演化路径,在AI和Crypto两个行业,却导向了完全不同的结果?问题究竟出在哪里?

 

AI的分层进化是能力递进

 

在AI领域,L1-L2-L3 的演化路径,体现出的是一种清晰的“能力进化链条”。

 

L1:大语言模型(LLMs)打地基

 

L1层是以GPT、Claude、Gemini等为代表的大语言模型,它们奠定了AI在自然语言理解与生成方面的核心能力。然而,这一层有明显的盲点,例如逻辑推理、数学能力不足,面对结构化任务的表现常常“翻车”。

 

L2:推理模型精准补短板

 

于是L2层应运而生,专门解决L1的不足。比如DeepSeek R1这类模型开始在数学计算、编程逻辑、结构化推理方面发力,明显提升了AI的认知上限。L2不试图替代L1,而是从认知侧进行补强。

 

L3:AI Agent整合前两层能力

 

在有了语言能力和推理能力之后,L3层的AI Agent顺势出现。它不再是一个单点问答工具,而是一个可以规划任务、调用工具、分步完成复杂流程的“行动体”。L3并非重复L1或L2的功能,而是组织与调度它们,成为具备“执行力”的系统。

 

这一整套分层结构并非重复造轮子,而是层层递进,每一步都让AI变得更聪明、更可用,用户也能感受到能力的飞跃。这是一种“纵向积累式”的演进。

 

Crypto的分层结构是问题转移

 

而在加密领域,同样的L1-L2-L3分层,却呈现出一种“横向割裂式”的扩展逻辑。

 

L1:基础设施性能瓶颈

 

加密行业的L1公链,如以太坊、Solana、Avalanche等,是系统运行的根基。但面对交易激增和用户增长,其吞吐量、Gas成本等技术瓶颈始终存在。

 

L2:扩容方案试图打补丁

 

Rollup 和各种 L2 方案被提出以缓解这些瓶颈,Optimistic Rollup、ZK-Rollup 一时间百花齐放。表面上看,TPS是上去了,Gas费用降低了,但却引发了流动性分散、桥接复杂、资产碎片化等新问题。

 

L3:应用链割裂生态系统

 

为了解决L2上缺乏杀手级应用的问题,又进一步发展出L3垂直应用链的概念。可是这些L3链往往自成一体,缺乏互通性,使得用户体验更加割裂,也难以形成生态合力。更重要的是,这一演化似乎更多服务于发币和构建Token经济,而非真正解决用户体验或技术瓶颈。

 

换句话说,Crypto的每一层看似“在往上叠加”,实则只是将问题向下一层转移。从L1的性能瓶颈,到L2的生态割裂,再到L3的孤岛应用,层层“打补丁”,却未能完成真正的技术闭环。

 

根源差异:技术驱动 vs Token 驱动

 

究其根本,AI 和 Crypto 的分层结果差异,并非在于技术复杂度,而在于驱动力不同。

 

AI赛道的演化是技术竞争驱动的

 

无论是OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、还是DeepSeek、Mistral等新玩家,大家比拼的是模型能力、推理能力、工具集成与效率。能力演进带来产品体验跃迁,用户愿意付费,企业看到价值,生态不断向前滚动。

 

Crypto赛道的演化是金融化驱动的

 

在许多加密项目中,分层结构的核心驱动力并不是技术突破,而是代币经济模型的扩张。每个L2都有自己的Token,KPI不是链上用户活跃度,而是TVL、交易手续费、代币价格。技术演进往往服从于金融包装的需要,而不是用户需求或系统韧性。

 

这也解释了为何Crypto的发展经常给人“内卷严重”的观感:每一个新L2或L3都在重复建设基础设施,而缺乏原生差异化应用。这与AI在每一层都带来新能力,最终赋能新场景形成了鲜明对比。

 

结语:两个体系,两种轨迹

 

这并不是在否定加密技术的潜力。实际上,Crypto依然拥有改变全球金融基础设施的机会,只是它需要摆脱Token绑定的路径依赖,回到技术问题本身——如何提升性能、降低成本、改善交互体验,并最终构建能够承载真实世界应用的可信系统。

 

而AI,也并非一帆风顺。在能力递进的同时,它面临的是算力成本、数据隐私、模型幻觉等技术和伦理的双重挑战。但至少,它的分层逻辑是闭环的,是可验证、可增强的。

 

未来,两条路径可能还会交汇。AI代理或许需要运行在去中心化的智能链上,Crypto网络也可能需要AI来进行自动化风控与治理。但要实现这种融合,前提是每个领域都能先走出自己的误区——一个要从金融外壳中脱胎而出,一个要在技术优势中保持长期可控的演进节奏。

 

这一对比,不是为了评判孰优孰劣,而是一次对底层逻辑的冷静审视。周末做个思维体操,也许正好。